Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/37047
Назва: | Machine learning in finance on the example of asia options |
Автори: | Kovalchyk, I. |
Приналежність: | Ivan Franko National University of Lviv and University of LʼAquila |
Бібліографічний опис: | Kovalchyk I. Machine learning in finance on the example of asia options / I. Kovalchyk // Proceedings book of Ⅱ International scientific conference of the young scientists and students "Digital economy as a factor of innovative and sustainable development of society", 2-3 december 2021. — Tern. : TNTU, 2021. — P. 106–108. — (Міжнародні інтеграційні процеси в умовах цифрової трансформації бізнесу-науки-освіти-влади). |
Bibliographic description: | Kovalchyk I. (2021) Machine learning in finance on the example of asia options. Proceedings book of Ⅱ International scientific conference of the young scientists and students "Digital economy as a factor of innovative and sustainable development of society" (Tern., 2-3 december 2021), pp. 106-108. |
Є частиною видання: | Тези доповідей Ⅱ міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів „Цифрова економіка як фактор інновацій та сталого розвитку суспільства“, 2021 Proceedings book of Ⅱ International scientific conference of the young scientists and students "Digital economy as a factor of innovative and sustainable development of society", 2021 |
Конференція/захід: | Ⅱ Міжнародна науково-практична конференція молодих учених та студентів „Цифрова економіка як фактор інновацій та сталого розвитку суспільства“ |
Журнал/збірник: | Тези доповідей Ⅱ міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів „Цифрова економіка як фактор інновацій та сталого розвитку суспільства“ |
Дата публікації: | 2-гру-2021 |
Дата внесення: | 30-гру-2021 |
Видавництво: | ТНТУ TNTU |
Місце видання, проведення: | Тернопіль Ternopil |
Часове охоплення: | 2-3 грудня 2021 року 2-3 december 2021 |
УДК: | 330.4 |
Кількість сторінок: | 3 |
Діапазон сторінок: | 106-108 |
Початкова сторінка: | 106 |
Кінцева сторінка: | 108 |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/37047 |
Власник авторського права: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021 |
URL-посилання пов’язаного матеріалу: | https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8119142/authors#authors http://elartu.tntu.edu.ua/bitstream/lib/34068/2/TSEFIRS_2020_Kovalchyk_IMathematical_algorithms_77-78.pdf https://kar.kent.ac.uk/79670/1/asian-option-ml-revision202001.pdf |
References: | 1. Zhou Fang, K.M. George “Application of Machine Learning: An Analysis of Asian Options Pricing Using Neural Network”. (2017) Available at:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8119142/authors#authors 2. Antonelli Fabio “LECTURE NOTES ON STOCHASTIC MODELS AND APPLICATIONS” (2021), University of LʼAquila 3. I.Kovalchyk “Mathematical algorithms and models at trading as an extensive part of digitalization in the industry”. (2020). Available at:http://elartu.tntu.edu.ua/bitstream/lib/34068/2/TSEFIRS_2020_Kovalchyk_IMathematical_algorithms_77-78.pdf 4. Lirong Gana , Huamao Wangb, Zhaojun Yanga (2020) “Machine learning solutions to challenges in finance: An application to the pricing of financial products”. Available at: https://kar.kent.ac.uk/79670/1/asian-option-ml-revision202001.pdf |
Тип вмісту: | Conference Abstract |
Розташовується у зібраннях: | Ⅱ Міжнародна науково-практична конференція молодих учених та студентів „Цифрова економіка як фактор інновацій та сталого розвитку суспільства“ (2021) |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
TSEFIRS_2021_Kovalchyk_I-Machine_learning_in_finance_106-108.pdf | 1,8 MB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити | |
TSEFIRS_2021_Kovalchyk_I-Machine_learning_in_finance_106-108.djvu | 110,98 kB | DjVu | Переглянути/відкрити | |
TSEFIRS_2021_Kovalchyk_I-Machine_learning_in_finance_106-108__COVER.png | 1,38 MB | image/png | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.